POC Data visualisation

L'objectif de ce proof of concept, est de déterminer les meilleurs patterns et technologies, que nous pouvons utiliser, pour visualiser un ensemble de données, potentiellement important.

Run locally

• Execute this:

docker-compose build jupyter_deno

docker-compose up -d jupyter_deno

# docker-compose logs -f jupyter_deno

# --- # ---
# --- 
# -
# docker-compose down && git checkout . && git checkout feature/jb/first/notebooks && git pull && docker-compose build jupyter_deno && docker-compose up -d jupyter_deno && docker-compose logs -f jupyter_deno

• go to http://localhost:8888/lab/ , and use decoderleco as the token to login

Stack

Ce POC utilise le stack technologique suivant:

• Deux bases de données:
  • PostGreSQL
  • MongoDB
• Un servive Jupyter Notebooks, qui permettre d'écrire des notebooks:
  • en R language
  • en TypeScript, avec deno:
  • pour cette partie, on tentera de reproduire un jupyter notebook, tel que présenté ici: https://blog.logrocket.com/deno-jupyter-notebook-data-dashboard/
  • on aura une image docker conçue:
    • avec une image de baseconçue: https://github.com/jupyter/docker-stacks/tree/main/images/